/**
 * 
 */
package com.tompai.datagather.utils;

import java.io.IOException;
import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.safety.Whitelist;

/**
 * Created by LiuKai on 2018/9/17.
 */
public class Simhash {
	private String tokens; // 要输入字符串
	public BigInteger intSimHash; // 文章最后产生的hash值
	public String strSimHash; // 文章最后产生的hash值 二进制类型的
	private int hashbits = 64; // 分词后的hash数;

	public Simhash(String tokens) {
		this.tokens = tokens;
	}

	public Simhash(int hashbits, String tokens) {
		this.hashbits = hashbits;
		this.tokens = tokens;
	}

	public Simhash(String tokens, int hashbits) {
		this.tokens = tokens;
		this.hashbits = hashbits;
		this.intSimHash = this.simHash();
	}

	/**
	 * 清除html标签
	 *
	 * @param content
	 * @return
	 */
	private String cleanResume(String content) {
		// 若输入为HTML,下面会过滤掉所有的HTML的tag
		content = Jsoup.clean(content, Whitelist.none());
		content = StringUtils.lowerCase(content);
		String[] strings = { " ", "\n", "\r", "\t", "\\r", "\\n", "\\t", "&nbsp;" };
		for (String s : strings) {
			content = content.replaceAll(s, "");
		}
		return content;
	}

	public BigInteger simHash() {
		tokens = cleanResume(tokens); // 清理一些特殊字符  
		int[] v = new int[this.hashbits]; // 定义特征向量/数组
		//HanLP.Config.enableDebug();
		List<Term> termList = NLPTokenizer.segment(this.tokens); // 1、中文分词，分词器采用 hanlp
		//List<Term> stringList = CommonUtil.filterStopWords(termList); // 2、停用词移除
		Map<String, Integer> weightOfNature = new HashMap<String, Integer>(); // 词性的权重
		weightOfNature.put("n", 2); // 给名词的权重是2;
		for (Term string : termList) { // 2、将每一个分词hash为一组固定长度的数列.比如 64bit 的一个整数.
			String nature = string.nature.toString(); // 得到这个词的词性
			for (int i = 0; i < this.hashbits; i++) {
				BigInteger t = this.hash(string.word);
				BigInteger bitmask = new BigInteger("1").shiftLeft(i);
				// 3、建立一个长度为64的整数数组(假设要生成64位的数字指纹,也可以是其它数字),
				// 对每一个分词hash后的数列进行判断,如果是1000...1,那么数组的第一位和末尾一位加1,
				// 中间的62位减一,也就是说,逢1加1,逢0减1.一直到把所有的分词hash数列全部判断完毕.
				int weight = 1; // 添加权重
				if (weightOfNature.containsKey(nature)) {
					weight = weightOfNature.get(nature);
				}
				if (t.and(bitmask).signum() != 0) {
					// 这里是计算整个文档的所有特征的向量和
					// 这里实际使用中需要 +- 权重
					v[i] += weight;
				} else {
					v[i] -= weight;
				}
			}
		}
		BigInteger fingerprint = new BigInteger("0");
		StringBuilder simHashBuffer = new StringBuilder();
		for (int i = 0; i < this.hashbits; i++) {
			// 4、最后对数组进行判断,大于0的记为1,小于等于0的记为0,得到一个 64bit 的数字指纹/签名.
			if (v[i] >= 0) {
				fingerprint = fingerprint.add(new BigInteger("1").shiftLeft(i));
				simHashBuffer.append("1");
			} else {
				simHashBuffer.append("0");
			}
		}
		this.strSimHash = simHashBuffer.toString();
		System.out.println(this.strSimHash + " length " + this.strSimHash.length());
		return fingerprint;
	}

	public int hammingDistance(Simhash other) {
		BigInteger x = this.intSimHash.xor(other.intSimHash);
		int tot = 0;
		// 统计x中二进制位数为1的个数
		// 我们想想，一个二进制数减去1，那么，从最后那个1（包括那个1）后面的数字全都反了，
		// 对吧，然后，n&(n-1)就相当于把后面的数字清0，
		// 我们看n能做多少次这样的操作就OK了。
		while (x.signum() != 0) {
			tot += 1;
			x = x.and(x.subtract(new BigInteger("1")));
		}
		return tot;
	}

	public static int hammingDistance(BigInteger a, BigInteger b) {
		BigInteger x = a.xor(b);
		int tot = 0;
		// 统计x中二进制位数为1的个数
		// 我们想想，一个二进制数减去1，那么，从最后那个1（包括那个1）后面的数字全都反了，
		// 对吧，然后，n&(n-1)就相当于把后面的数字清0，
		// 我们看n能做多少次这样的操作就OK了。

		while (x.signum() != 0) {
			tot += 1;
			x = x.and(x.subtract(new BigInteger("1")));
		}
		return tot;
	}

	public List subByDistance(Simhash simHash, int distance) {
		// 分成几组来检查
		int numEach = this.hashbits / (distance + 1);
		List characters = new ArrayList();

		StringBuilder buffer = new StringBuilder();

		int k = 0;
		for (int i = 0; i < this.intSimHash.bitLength(); i++) {
			// 当且仅当设置了指定的位时，返回 true
			boolean sr = simHash.intSimHash.testBit(i);

			if (sr) {
				buffer.append("1");
			} else {
				buffer.append("0");
			}

			if ((i + 1) % numEach == 0) {
				// 将二进制转为BigInteger
				BigInteger eachValue = new BigInteger(buffer.toString(), 2);
				System.out.println("----" + eachValue);
				buffer.delete(0, buffer.length());
				characters.add(eachValue);
			}
		}
		return characters;
	}

	private BigInteger hash(String source) {
		if (source == null || source.length() == 0) {
			return new BigInteger("0");
		} else {
			char[] sourceArray = source.toCharArray();
			BigInteger x = BigInteger.valueOf(((long) sourceArray[0]) << 7);
			BigInteger m = new BigInteger("1000003");
			BigInteger mask = new BigInteger("2").pow(this.hashbits).subtract(new BigInteger("1"));
			for (char item : sourceArray) {
				BigInteger temp = BigInteger.valueOf((long) item);
				x = x.multiply(m).xor(temp).and(mask);
			}
			x = x.xor(new BigInteger(String.valueOf(source.length())));
			if (x.equals(new BigInteger("-1"))) {
				x = new BigInteger("-2");
			}
			return x;
		}
	}

	public static void main(String[] args) throws IOException {
		String s = "传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，" + "原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概 率 下是相等的；"
				+ "如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，" + "所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义 上来 说，要设计一个 hash 算法，"
				+ "对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外，" + "还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息。";
		Simhash hash1 = new Simhash(s, 64);
		System.out.println(hash1.intSimHash + "  " + hash1.intSimHash.bitLength());
		// 计算 海明距离 在 3 以内的各块签名的 hash 值
		hash1.subByDistance(hash1, 3);

		// 删除首句话，并加入两个干扰串
		s = "中国研究发现，这个问题,传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，" + "原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概 率 下是相等的；"
				+ "如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，" + "所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义 上来 说，要设计一个 hash 算法，"
				+ "对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外，" + "还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息。";
		Simhash hash2 = new Simhash(s, 64);
		System.out.println(hash2.intSimHash + "  " + hash2.intSimHash.bitCount());
		hash1.subByDistance(hash2, 3);

		System.out.println("============================");

		System.out.println(hash1.hammingDistance(hash2));

		int n = hammingDistance(hash1.intSimHash, hash2.intSimHash);
		System.out.println(n);
	}

}